How Much Multiuser Diversity is Required for Energy Limited Multiuser Systems?
Notice bibliographique
Résumé
Multiuser diversity (MUDiv) is one of the central concepts in multiuser (MU) systems. In particular, MUDiv allows for scheduling among users in order to eliminate the negative effects of unfavorable channel fading conditions of some users on the system performance. Scheduling, however, consumes energy (e.g., for making users' channel state information available to the scheduler). This extra usage of energy, which could potentially be used for data transmission, can be very wasteful, especially if the number of users is large. In this paper, we answer the question of how much MUDiv is required for energy limited MU systems. Focusing on uplink MU wireless systems, we develop MU scheduling algorithms which aim at maximizing the MUDiv gain. Toward this end, we introduce a new realistic energy model which accounts for scheduling energy and describes the distribution of the total energy between scheduling and data transmission stages. Using the fact that such energy distribution can be controlled by varying the number of active users, we optimize this number by either i) minimizing the overall system bit error rate (BER) for a fixed total energy of all users in the system or ii) minimizing the total energy of all users for fixed BER requirements. We find that for a fixed number of available users, the achievable MUDiv gain can be improved by activating only a subset of users. Using asymptotic analysis and numerical simulations, we show that our approach benefits from MUDiv gains higher than that achievable by generic greedy access algorithm, which is the optimal scheduling method for energy unlimited systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».